LazyInstanceNorm1d

class torch.nn.LazyInstanceNorm1d(eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True, device=None, dtype=None)

一个带有num_features参数惰性初始化的torch.nn.InstanceNorm1d模块。

参数 num_features 是从 InstanceNorm1d 的 input.size(1) 推断出来的。 将被延迟初始化的属性是 weight、bias、running_mean 和 running_var。

查看 torch.nn.modules.lazy.LazyModuleMixin 以获取关于惰性模块及其限制的更多文档。

Parameters

• num_features – 来自大小为 $(N, C, L)$ 或 $(C, L)$ 的预期输入的 $C$

• eps (float) – 为了数值稳定性而添加到分母中的值。默认值：1e-5

• 动量 (float) – 用于计算running_mean和running_var的值。默认值：0.1

• 仿射 (bool) – 一个布尔值，当设置为 True 时，此模块具有可学习的仿射参数，初始化方式与批量归一化相同。 默认值：False。

• track_running_stats (bool) – 一个布尔值，当设置为True时，此模块会跟踪运行中的均值和方差，当设置为False时，此模块不会跟踪此类统计信息，并且在训练和评估模式下始终使用批量统计信息。默认值：False

Shape:

• 输入: $(N, C, L)$ 或 $(C, L)$

• 输出: $(N, C, L)$ 或 $(C, L)$ (与输入形状相同)

cls_to_become

的别名 InstanceNorm1d